二种需求分析方法

‘壹’ 需求分析有哪两种主要分析方法

从系统分析出发，可将需求分析方法大致分为功能分解方法、结构化分析方法、信息建模法和面向对象的分析方法。
(1)功能分解方法。
将新系统作为多功能模块的组合。各功能义可分解为若干子功能及接口，子功能再继续分解。便可得到系统的雏形，即功能分解——功能、子功能、功能接口。
(2)结构化分析方法。
结构化分析方法是一种从问题空间到某种表示的映射方法，是结构化方法中重要且被普遍接受的表示系统，由数据流图和数据词典构成并表示。此分析法又称为数据流法。其基本策略是跟踪数据流，即研究问题域中数据流动方式及在各个环节上所进行的处理，从而发现数据流和加工。结构化分析可定义为数据流、数据处理或加工、数据存储、端点、处理说明和数据字典。
(3)信息建模方法。
它从数据角度对现实世界建立模型。大型软件较复杂；很难直接对其分析和设计，常借助模型。模型是开发中常用工具，系统包括数据处理、事务管理和决策支持。实质上，也可看成由一系列有序模型构成，其有序模型通常为功能模型、信息模型、数据模型、控制模型和决策模型。有序是指这些模型是分别在系统的不同开发阶段及开发层次一同建立的。建立系统常用的基本工具是E—R图。经过改进后称为信息建模法，后来又发展为语义数据建模方法，并引入了许多面向对象的特点。
信息建模可定义为实体或对象、属性、关系、父类型/子类型和关联对象。此方法的核心概念是实体和关系，基本工具是E-R图，其基本要素由实体、属性和联系构成。该方法的基本策略是从现实中找出实体，然后再用属性进行描述。

‘贰’ 需求分析的建模分析方法有哪两种

数据库设计需求
1. 需求概述
建立完善的数据库结构管理设备的基本参数、运行状态和各种工作计划。

数据库的框架和结构必须根据设备和运行状态而设计，方便提供强大的录入、查询、统计、分析和报表等各种功能操作，较好的反映平台业务的基本情况和运行状况，满足平台的基本要求。

2. 外部设计需求
2.1 标识符和状态

数据库表前缀：根据模块名定义（如用户模块：sys_）

用户名：root

密码：待定

权限：全部

有效时间：开发阶段

说明：系统正式发布后，可能更改数据库用户/密码。

2.2 使用它的程序

本系统主要利用java作为后端的应用开发工具，使用MySQL作为后台的数据库， Linux或Windows均可作为系统平台。

2.3 约定

所有命名一定要具有描述性，杜绝一切拼音、或拼音英文混杂的命名方式。
字符集采用 UTF-8，请注意字符的转换。
所有数据表第一个字段都是系统内部使用主键列，自增字段，不可空，名称为：id，确保不把此字段暴露给最终用户。
除特别说明外，所有日期格式都采用date格式。
除特别说明外，所有字段默认都设置不充许为空， 需要设置默认值。
所有普通缩影的命名都是表名加设置缩影的字段名组合，例如用户表User中name字段设置普通所以，则缩影名称命名方式为user_name_index。
2.4 专门指导

对本系统的开发者、使用这、测试员和维护人员，提出以下参考意见：

在使用数据库时，首先要参考上面的约定内容，做好软件的安装以及表格的建立。
数据库的输入统一采用键盘。对于数据库的使用权限，请参考本系统其他相关文档。
数据库的后台管理员没用等级差异，可根据实际情况添加删除管理员。
2.5 支持软件

操作系统： Linux / Windows

数据库系统：MySQL

查询浏览工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行环境下对中文支持不好，可能无法书写带有中文的 SQL 语句。

3. 结构设计需求
3.1 概念结构设计需求

概念数据库的设计是进行具体数据库设计的第一步，概念数据库设计的好坏直接影响到逻辑数据库的设计，影响到整个数据库的好坏。

我们已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在就是要结合数据规范化的理论，用一种模型将用户的数据要求明确地表示出来。

概念数据库的设计应该极易于转换为逻辑数据库模式，又容易被用户所理解。概念数据库设计中最主要的就是采用“实体-关系数据”模型来确定数据库的结构。

数据是表达信息的一种重要的量化符号，是信息存在的一种重要形式。数据模型则是数据特征的一种抽象。它描述的是数据的共性，而不是描述个别的数据。一般来说，数据模型包含两方面内容：

数据的静态特性：主要包括数据的基本结构、数据间的关系和数据之间的相互约束等特性。
数据的动态特性：主要包括对数据进行操作的方法。
在数据库系统设计中，建立反映客观信息的数据模型，是设计中最为重要的，也最基本的步骤之一。

数据模型是连接客观信息世界和数据库系统数据逻辑组织的桥梁，也是数据库设计人员与用户之间进行交流的共同基础。概念数据库中采用的实体-关系模型，与传统的数据模型有所不同。“实体-关系”模型是面向现实世界，而不是面向实现方法的，它主要是用使用方便，因而在数据库系统应用的设计中，得到了广泛应用。“实体-关系”模型可以用来说明数据库中实体的等级和属性。

以下是实体-关系模型中的重要标识：

在数据库中存在的实体；
实体的属性；
实体之间的关系；
3.2 逻辑结构设计需求
物理结构设计需求

1）定义数据库、表及字段的命名规范：

数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守长名原则。
2）选择合适的存储引擎：
3）为表中的字段选择合适的数据类型。

4）建立数据库结构

4. 运用设计需求
4.1 表名的命名规范

表名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求小于30位。

4.2 表字段的命名规范

字段名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求不超过30位。
字段名以名词或名词短语，字段采用单数形式。若表名由多个单词组成，则取各个单词的缩写组成，单词缩写间使用下划线作为分隔。
若某个字段是引用某个表的外键，则字段名应尽量与源表的字段名保持一致，一面混淆。
5. 安全保密设计需求
5.1 防止用户直接操作数据库的方法

通过把关键应用服务器和数据库服务器进行分离，防止用户对数据库服务器的直接操作，保证数据库安全。

5.2 应用系统的用户口令进行加密

在软件系统中，对于数据的保护、业务操作的许可是通过识别用户身份和权限来完成的。用户口令相比较，相同的话系统将该用户的操作权限分配给用户，用户再根据所分配的权限对系统进行操作。

由以上过程可知，用户口令在传输过程中容易被窃取泄漏，另外如果数据库被非法进入则其中保存的口令能够被非法查看。因此，在传输过程中和数据库中的口令记录字段不应使用明文传递和保存，应该在口令被传递前对其明文口令使用有效的主流技术，对传输数据进行加密部分描述的加密算法进行加密，在加密后传输到系统。系统将用户提交的经过加密的口令数据保存的加密口令进行比较，相一致则进行后续操作。

‘叁’ 人力资源需求分析两个基本方法

企业培训要想使员工由“要我培训”向“我要培训”转变，并取得“事半功倍”的培训效果，HR应当要善于把握培训的“一个中心，两个基本点”。

培训的“一个中心”指的是“培训对谁有好处”;两个基本点指的是“培训需求分析”和“是培训效果评估”。

在培训管理实践中HR通常会碰到诸如“公司高层对培训支持力度不够，不肯投入更多的培训经费”和“员工参与培训积极性不高，直线经理经常以部门工作任重而不乐意为员工参加培开绿灯”等问题而大伤脑筋。其实，归根结底是HR还没很好地解决培训的一个中心“培训究竟对谁有好处”。如果说HR不懂得培训的好处究竟有哪些，恐怕不现实。然而，现实中并非是每一个HR都能恰到好处地向培训的利益相关方(老板、员工、直线经理)“差异化”的阐述清楚“培训究竟对谁有好处”这个中心点。

因为在企业培训管理过程中“培训究竟对谁有好处”这个中心，必须得要因人而宜地采取“差异化”的阐述。在此之所以强调“差异化”的阐述，基于马斯洛需求层次论而言在培训需求中培训的相关方(老板、员工、直线经理)的需求是不一致的。对于老板而言总是希望自己真金白银的培训经费投入能够获得最大的“报酬率”;而对员工而言(尤其是新生代员工)最忌讳的是“被培训”，企业提供的培训机会是自己不感兴趣的，而自己想学的却又学不到或者说企业不可能提供;另外的一点是假若“我学会了，工资能涨吗?职位可以晋升吗”等现实问题全都是未知数。相对直线经理来说部门工作任务本来就够重的了，还得把人派出去培训，完不成任务怎么办?再说自己的属下通过培训能力、技术提高了，对他这个部门的头来说又能得到什么呢?似乎还是未知数。如此以来，HR如果不能“长袖善舞”，从人性假设中的“趋利避害”的本质出发，针对培训利益相关方的不同需求，差异化地阐述清楚“培训究竟对谁有好处”的话，要想让相关各方都积极支持你的培训管理工作恐怕很难吧。

培训的中心点“培训究竟对谁有好处”

HR究竟该如何去阐述并无定论。但是HR必须要从人性假中的“趋利避害”本质出发，有针对性的展开“游说”才能获得相关各方(老板、员工、直线经理)的“鼎力支持”。
培训的第一个基本点“培训需求分析”

是HR们在培训管理过程中做得最为深入的工作了。值得一提的是在进行“培训需求分析”时应当把握两个重点，一是“培训需求分析”应当尽可能地让培训利益相关方充分参与，杜绝那种凭“一张培训需求调查表”收集来的所谓的“数据”由HR进行分析后形成的“培训需求”。而是要“创新”培训需求调查分析方法，比如针对培训经费出资方(老板)的培训需求分析调查可采用“深度访谈”方式进行。只有与老板面对面的进行深度访谈，HR才能真正了解到企业组织中哪些地方需要培训以及需要何种程度的培训，同时才可能真正了解到老板对企业培训的期望与要求。二是系统化地思考“培训需求分析”中“组织分析、任务分析和人员分析”，将三者有机结合起来，系统思考分析。实践表明，中小企业的培训需求分析往往是容易把三者“顾此失彼”，常常是只重任务分析而忽视“组织分析”或“人员分析”。诚然，由于管理的规范程度不够大多数的中小企业没有建立起内部数据库，导致培训需求分析过程中“人员分析”相关数据不全甚至完全缺失。因此，笔者建议HR在日常工作中要善于建立、搜集并整理与人力资源管理相关的数据，以备不时之需。

培训的第二个基本点“培训效果评估”

在绝大多数的企业尤其是中小企业的培训管理过程中恐怕是最为缺乏的了。这种缺乏一方面将导致培训过程不完善，另一方面必将影响后续培训的开展，因为没有任何一个Boss愿意为看不到效果的培训投入“真金白银”。

培训效果评估究竟怎么做?唐纳。克帕屈格提出的“四层次评估模型”是当前企业培训效果评估的通用方法即：

反应(Reaction)：针对学员对课程及学习过程的满意度进行评估。

学习(Learning)：针对学员完成课程后所保留的学习成效进行评估。

行为(Behavior)：针对学员回到工作岗位后，其行为或工作绩效是否因训练而有预期的改变进行评估。

结果(Result)：针对训练的整体投资报酬率进行评估。

实践表明，绝大多数企业尤其是中小企业的培训评估仅仅停留在反应层次，更有甚者培训结束后几乎不做任何效果评估。如此以来，HR又将拿什么来证明你的培训效果?!没有效果的培训，那么培训的利益相关方(老板、员工、直线经理)又将拿什么来“爱上培训”?!

‘肆’ 传统需求分析方法包括哪些主要特点是什么

传统需求分析方法：结构化分析方法。

主要特点：结构化的分析方法是传统的分析法，它的好处是在需求阶段可以不需要精确地定义系统，只需要根据业务框架确定系统的功能范围，以及每个功能的处理逻辑和业务规则，功能需求规格书等。

因为不需要精确描述，因此描述系统的方式比较灵活多样，可以采用图表、示例图、文字等等方式来描述系统。在系统开发以前，一般还可以采用更为直观的原型系统方式和最终用户进行交流和确认，因此对业务需求的要求会低一些，业务需求阶段的周期相对容易控制。

通过业务全景图，最终用户也能了解系统的功能；通过功能活动图和业务规则的描述，也可以相对精确地描述业务系统；因为没有严格的标记语言，可以采用适当的篇幅描述适当的系统。

当然，这种方法的缺点也是明显的，分析人员和业务人员之间可能缺乏共同语言，机器不能识别业务需求书，在设计阶段还需要继续和用户确认一部分功能。

需求分析原则

为了促进软件研发工作的规范化、科学化，软件领域提出了许多软件开发与说明的方法，如结构化方法、原型化法、面向对象方法等。这些方法有的很相似。在实际需求分析工作中．每一种需求分析方法都有独特的思路和表示法，基本都适用下面的需求分析的基本原则。

1、侧重表达理解问题的数据域和功能域。对新系统程序处理的数据，其数据域包括数据流、数据内容和数据结构。而功能域则反映它们关系的控制处理信息。

2、需求问题应分解细化，建立问题层次结构。可将复杂问题按具体功能、性能等分解并逐层细化、逐一分析。

3、建立分析模型。模型包括各种图表，是对研究对象特征的一种重要表达形式。通过逻辑视图可给出目标功能和信息处理间关系，而非实现细节。由系统运行及处理环境确定物理视图，通过它确定处理功能和数据结构的实际表现形式。

‘伍’ 软件工程中常用的需求分析的方法有哪些

一、过滤需求的方法
做后端系统，要学会的第一个技能就是砍需求。也就是过滤需求。

这不是一个贬义词，反而是体现后端产品价值判断的基础。

过滤需求的方法，就是通过一定的手段判断需求是否是伪需求，应该被过滤掉。

1. 用户场景模拟法
后端产品的出发点就是帮助业务用户，因此在调研需求的时候要模拟业务的场景，分析业务用户提到的需求是否能解决他的问题。

如果不能帮助用户，那么这个需求就可能是伪需求。

以下面的案例说明：

背景：“货到付款”类型的订单会因为缺货而无法发出，如果超过一定的时间，客服就会跟顾客沟通，帮顾客取消订单。

需求：由于这种订单的数量还是蛮多的，逐个取消太费时间，因此业务用户要求在“缺货订单”列表页增加“批量取消订单”按钮。

分析：调研到业务操作场景,是先找到该类缺货订单，然后和顾客沟通，顾客同意删除，才进行删除。也就是逐个沟通确认，再逐个取消订单的，所以“批量取消订单”无法被有效使用。

因此，该需求是个伪需求，应该被过滤掉。

2. 功能归属分析
专门的系统做专职功能，有助于合理的产品体系建设。

因此需求调研的时候，可以通过系统的定位，判断需求是否应该在该系统完成。

如果不属于该系统范畴，那么直接说服需求方更换方案。以

下面的案例说明：

背景：CRM系统（顾客关系管理系统）有一个顾客标签生成功能，就是根据顾客的消费行为数据，自动对应关联上标签，如优质顾客、高潜力顾客、欺诈顾客等。

需求：业务用户提出需求，除了做上述的基础标签之外，还要做出英语版本的标签（就是把标签文案翻译成英文），这样欧美员工可以在英语版本的系统下使用。

分析：调研到翻译之后的标签不是在CRM系统使用的，而是给到SMS（客服系统）使用的。

所以应该由SMS根据CMS提供的基础标签数据，自己做二次的衍生。

之所以这样，首先是为了避免未来更多语言版本的扩展需求或更多系统提出类似的需求；

其次，CRM系统已经完成了“接力赛”的第一棒，创造了基础数据，那么其他系统要特殊化使用，完全可以自行进行特殊化处理，无需耦合回CRM系统。

结论：案例的需求本身是真需求，并且实现上也没难度，但是该功能的定位超出了本系统范畴，专门系统做专职功能，化衍生需求应该在下游执行。

否则，耦合性过高只会增加系统的复杂程度，难以维护和扩展。

二、拆分和聚合的方法
1. 拆分需求法
业务用户提出一个需求，很可能只是短短的一段话。

但是不要高兴太早，可能这一句话暗含了很多线索，因此要善于拆分：

先找他要解决的核心问题，再围绕核心点，理清前、后、左、右、上、下的旁系需求点。

每个需求点再当做一个子需求进行调研，最后再聚合在一起。

以下面的案例说明：

背景：订单业务的类型很多，订单退货之后需要创建售后单据，但是因为数量大，所以花费很多人力，且手动创建有出错的风险。

需求：业务提出的需求是“增加退货订单自动创建售后单的功能”，这是个一句话需求。

该一句话需求，其实包含了多种具体的订单类型和场景，那么我们就要拆分调研，拆分的维度比如：

自营订单、第三方订单、货到付款订单、先款后货订单、部分退货订单、完全退货订单、服装事业部订单、电子事业部订单等，其中每一个维度就相当于一个小需求。

这里不一一展开。

2. 聚合需求法
拆分法是对单个需求分解成若干小需求进行调研，聚合法相反，是找到许多个相互关联的小需求的共性，然后统筹成一个大需求去完成。例如：

由于业务用户分散在不同的部门，各自为政，于是张三、李四可能都对一个业务流程有相同的需求，或者对同一个功能有相同的优化期望，结果俩人分别提了需求过来。那么产品经理就要找到二者背后的相关性和交叉区。

然后统筹规划，聚合在一起当作一个需求来调研，最终输出一个整体的需求调研结果。

三、利用辅助功能调研需求
调研产品现有功能，可以用来确认原有功能的逻辑，或者确定新需求方案是否可行。

比如业务用户需要更新一个功能，为了避免更新出错或遗漏，产品经理需要知道修改前和修改后是否会能正常运行。

最基础的办法就是自己设计一个测试用例，记录操作方式、状态变化、数据流向等。看看下面的例子：

背景：从销售网站获取到OMS系统（订单管理系统）的订单信息中带着顾客的邮箱。顾客下完单，可能会在销售网站修改邮箱，而此时已经获取到OMS的历史订单中的邮箱是不变的。

需求：顾客若在销售网站修改邮箱，要求已获取到OMS的该顾客的订单中的邮箱也要同步修改。

分析：需求是很明白的，也有它的意义，但有风险。

因为我们知道订单信息贯穿于整个订单流转过程中，牵扯到订单编辑、审核、取消、配货、发货等，而这些环节跳转的触发条件可能就是某个信息更新（这里面就可能包括有邮箱更新）。

因此，更新邮箱是否会影响流程中的某些环节，一时间很难准确知道。

于是，我们可以采用预测试的方式，设计测试用例，在测试机运行一些订单，观察各个环节邮箱变更的影响，然后收集起来分析对策。

测试法就像是探雷一样，主要用来解决未知风险点。这个方式的重点是记录和分析操作前状态、操作位点、操作后状态、操作后触发的连锁反应、数据流向等。

四、“拔萝卜带出泥”的方式调研需求
调研需求时，产品经理要拔萝卜带出泥,挖掘用户没看到的需求点和价值。

举例说明：

背景：公司入驻到销售平台后，销售平台会对入驻的店铺的违规行为进行罚款。

需求：业务用户提出需求，将销售平台的罚款数据抓取到订单系统，关联订单数据，以便进行人工分析。

分析：

第一步，先拆分需求，确定什么是罚款数据，总共有哪些罚款种类，需要对接哪些罚款种类，罚款数据与订单系统关联方式是什么，是否都能关联到，关联不到怎么办，销售平台是否已经提供了公用的罚款接口，Token（请求权限）如何获取，抓取频率怎么样，数据增长幅度多大，获取之后做哪些展示和搜索，用户权限怎么设置，需要和订单系统做哪些交互，该需求的价值是什么……

第二步，挖掘需求：是否需要作分析功能，分析功能的规则是什么；是否需要做监控和预警，是否需要指派负责人；其他业务人员是否也有类似需求，其他平台是否也有类似需求……

通过“拔萝卜带出泥”的方式，连带出更多需求点。将上述调研结果重新组装起来，得到一个系统化的完整需求。

罗列出需求要点和对应的验收目标，这样使得需求具象化，同时又不会遗漏细节，内部充实，外部闭环，并且进行了价值挖掘，做成控制阈值、预警、责任人分派、趋势分析、损失分析等高价值的功能，超出业务的预期。

‘陆’ 项目需求分析的分析方法

需求分析的方法有很多.这里只强调原型化方法,其它的方法如:结构化方法,动态分析法等(个人认为,对初学者不必深究这些方法,实际上我也从来没用过这些方法)在此不讨论.
原型化方法是十分重要的(是软考等常考的知识点).原型就是软件的一个早期可运行的版本,它实现了目标系统的某些或全部功能.
原型化方法就是尽可能快地建造一个粗糙的系统,这系统实现了目标系统的某些或全部功能,但是这个系统可能在可靠性,界面的友好性或其他方面上存在缺陷.建造这样一个系统的目的是为了考察某一方面的可行性,如算法的可行性,技术的可行性,或考察是否满足用户的需求等.如,为了考察是否满足用户的要求,可以用某些软件工具快速的建造一个原型系统,这个系统只是一个界面,然后听取用户的意见,改进这个原型.以后的目标系统就在原型系统的基础上开发.
原型主要有三种类型(软考考过):探索型,实验型,进化型.探索型:目的是要弄清楚对目标系统的要求,确定所希望的特性,并探讨多种方案的可行性.实验型:用于大规模开发和实现前,考核方案是否合适,规格说明是否可靠.进化型:目的不在于改进规格说明,而是将系统建造得易于变化,在改进原型的过程中,逐步将原型进化成最终系统。
在使用原型化方法是有两种不同的策略:废弃策略,追加策略.废弃策略:先建造一个功能简单而且质量要求不高的模型系统，针对这个系统反复进行修改,形成比较好的思想,据此设计出较完整,准确,一致,可靠的最终系统.系统构造完成后,原来的模型系统就被废弃不用.探索型和实验型属于这种策略。
追加策略:先构造一个功能简单而且质量要求不高的模型系统，作为最终系统的核心,然后通过不断地扩充修改,逐步追加新要求，发展成为最终系统。进化型属于这种策略.

‘柒’ 需求分析有哪几个步骤

一、需求获取阶段
在需求获取阶段，需要做好收集和管理两件事。

这些需求既有产品经理主动挖掘的，也有从用户、运营、业务方、领导等渠道被动获取的，无论哪个渠道来的需求，都需要有一个正式的地方进行管理，也就是我们通常所说的需求池。

不过，对于多方关注的重点需求，通过需求池来向各方同步就不太合适了：

一是因为需求池内容太多、太杂，向业务方、领导汇报的时候会有很多干扰信息，难以快速抓住重点；
二是因为需求池里面可能有些需求不适合完全公开。
这时我们就需要使用《事项跟踪表》来单独跟进，形式上用Excel、PPT都可以。

而放在《事项跟踪表》里的需求，也要在需求池里记录下来，即需求池是做全量需求管理的，《事项跟踪表》是做重点需求跟进、汇报的。

二、需求分析阶段
1. 分析内容
需求分析主要从需求要素、定位、分解、优先级四个方面进行。

1）需求要素分析

需求要素分析是从需求本身出发，不考虑其他因素。

这些要素包括：内容、用户/角色、频次、价值、场景-动机、强度六个方面，这些要素的含义大家应该都比较清楚了，这里说一下分析各个要素的目的是什么：

分析需求内容，是为了弄清楚需求是什么；
分析需求用户/角色，是为了弄清楚需求为谁服务；
分析需求频次、强度，是为了弄清楚需求对用户的重要性、紧迫程度；
分析需求场景-动机，是为了弄清楚需求真伪、用户目的，更深入的理解需求；
分析需求价值，是为了弄清楚需求值不值得做。
2）定位分析

需求的定位分析是分析需求对产品当前阶段目标的意义。

分析需求的定位，有以下两个目的：

一是作为优先级排期的判断条件之一，如果需求与产品当前阶段的目标密切相关，则需要作为高优先级上线；
二是为了框定需求范围。每个需求的实现程度都有深有浅，可以很简单，也可以很复杂，了解了需求之于产品的定位，就能判断需求要做到什么程度。如果一个需求对产品很重要，那就需要做得很丰富，如果只是辅助需求，则需要适当轻量。
3）需求分解

原始需求的颗粒度往往较粗，不利于后续的分析、设计、开发等工作，所以我们需要对这些颗粒度较粗的原始需求进行分解，分解为一个个完整、独立、可实现的子需求。

4）优先级分析

优先级分析是以拆解后的子需求为单位进行的，根据各类优先级的判断方法、原则，初步评估各个子需求的上线顺序及时间。

2. 常见问题
需求分析应该是大家从入行那天就知道要做的事，但大多数同学在做需求分析时会犯以下三个比较常见的错误。

1）缺乏系统性

这是在分析中最常见的问题，即很多同学在分析需求时没有系统性的框架，导致很多方面没有分析到、考虑到，从而对需求认识不全面。

2）缺乏深度

对需求某些要素认识比较浅，不够细致深入，例如在分析需求的用户时，没有对用户分层、切片，对各个分层的用户也缺乏足够的了解，导致对用户只有一个笼统、模糊的认识，最后自然无法深入进去。

不过分析是否有深度的定义其实很难把握，也缺乏明确的判断标准，需要随着分析者思维能力的提升、信息量的提升来加强。

‘捌’ 需求分析常用方法

行为事件分析

行为事件分析是根据运营关键指标对用户特定事件进行分析。通过追踪或记录用户行为事件，可以快速的了解到事件的趋势走向和用户的完成情况。

以用户投标的行为事件为例，出借人在完成投标过程中，所进行的注册、认证、开户、充值、投资等行为，都可以定义为事件，也是完成投标成功的一个完整事件。
确定投标行为事件后，我们可以根据事件属性细分维度：用户来源、性别、出生年月、注册时间、绑卡时间、首次充值时间、首次投资时间、标的ID，标名、期限、利率、还款方式等。然后从中找出符合指标的规律，并制定针对性的措施。

用户留存分析

用户留存分析是一种用来分析用户参与情况与活跃程度的模型。通过留存量和留存率，可以了解用户的留存和流失状况。比如用次日留存、周留存、月留存等指标来衡量产品的人气或粘度。以渠道访问的用户留存为例，我们对APP端有过访问行为的渠道用户进行留存分析。用户留存一般符合40-20-10法则，即新用户的次日留存应该大于40%，周留存大于20%，月留存大于10%才符合业务标准。我们做用户留存分析主要验证是否达到既定的运营目标，进而影响下一步的产品决策。

漏斗模型分析

漏斗模型分析是用户在使用产品过程中，描述各个阶段中关键环节的用户转化和流失率情况。比如在日常活动运营中，通过确定各个环节的流失率，分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。找到需要改进的环节，要重点关注，并采取有效的措施来提升整体转化率。

邀请人将活动专题页分享给好友，之后进行的注册、认证、开户、充值到投资，用漏斗模型分析一些关键节点的转化率。其中用户注册转化率为68%，实名认证转化率为45%，绑卡开户转化率为29%，线上充值转化率为17%，投资标的转化率为8%。
漏斗模型分析可以验证整个流程的设计是否合理。经过对比发现，访问到注册的转化率为68%，远低于预期的80%。这次运营策略是用户必须先注册才能领取新手福利。之后采取A/B测试的方式，优化为先领取新手福利再诱导用户注册。经过数据对比分析，注册转化率提升了20%。因此，通过对各环节相关转化率的比较，可以发现运营活动中哪些环节的转化率没有达到预期指标，从而发现问题所在，并找到优化方向。

行为路径分析

行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径。并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。

不管是产品冷启动，还是日常活动营销，做行为路径分析首先要梳理用户行为轨迹。用户行为轨迹包括认知、熟悉、试用、使用到忠诚等。轨迹背后反映的是用户特征，这些特征对产品运营有重要的参考价值。我们可以记录用户从注册、认证、开户、充值到投资的行为轨迹。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致。

‘玖’ 需求分析的方法

原型法：获取一组基本需求之后，快速构造出一个能够反映客户需求的初始系统原型。

让用户看到未来系统的概貌，以便判断哪些功能是符合要求的，哪些还需要改进。

按照信息的流向、结构和内容三个方面将现有的需求分析建模方法划分为结构化分析方法，Jackson分析方法和面向对象分析方法。

通过E-R图提供表示实体、属性和联系的方法，描述显示世界中的概念模型，不涉及这些实体在系统中的实现方法。

通过数据流图描述逻辑模型，表示数据在系统内的变化；分层表示信息流和功能的细节。

行为建模采用动态分析方法，直观地分析系统的动作，最常用的动态分析方法包括状态迁移图，时序图和Petri网。

状态迁移图通过描述状态以及导致系统改变状态的事件来表示系统的行为，指明了系统如何在状态间移动。